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meridian.model.knots.l1_distance_weights
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Calcula los pesos de los nudos para cada período.
meridian.model.knots.l1_distance_weights(
n_times: int, knot_locations: np.ndarray[int, np.dtype[int]]
) -> np.ndarray
Los dos nudos adyacentes informan el peso estimado de un período determinado. La medida en la que cada uno de los dos nudos adyacentes informa el peso en un período dado depende de qué tan cerca (distancia L1) se encuentre de ese período. Si un punto temporal coincide con la ubicación de un nudo, se le asigna el 100% de peso a ese nudo. Si un punto temporal se encuentra fuera del rango de nudos, se le asigna el 100% de peso al nudo del extremo más cercano.
Esta función calcula un array (n_knots, n_times)
de pesos que se usan para modelar la tendencia y la estacionalidad. Para un punto temporal determinado, el array contiene dos pesos distintos de cero. Los pesos son inversamente proporcionales a la distancia L1 entre el punto temporal determinado y los nudos adyacentes. Los dos pesos se normalizan de modo que sumen 1.
Args |
n_times
|
Es la cantidad de puntos temporales.
|
knot_locations
|
Es la ubicación de los nudos en 0, 1, 2,..., (n_times-1) .
|
Returns |
Un array de pesos de dimensiones (n_knots, n_times) con valores que suman 1 para cada período cuando se suman todos los nudos.
|
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Última actualización: 2025-01-25 (UTC)
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-01-25 (UTC)"],[],["The `l1_distance_weights` function calculates weights for each time period based on neighboring knots. It outputs a `(n_knots, n_times)` array, where each time period's weight is influenced by the two closest knots. Weights are inversely proportional to the L1 distance from the time period to the knots and normalized to sum to 1. If a time point is at a knot, that knot gets 100% weight; outside the knot range, the nearest endpoint knot gets 100%.\n"],null,[]]